数据预处理一般包括哪些过程A.数据存储、数据更新、数据清洗、数据变换B.数据存储、数据清洗、数据集成、数据变换C.数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约D.数据清洗、数据
百度试题 题目【简答题】数据预处理主要包括哪几个环节?相关知识点: 试题来源: 解析 数据清洗,数据集成,数据转换,数据消减 反馈 收藏
数据清洗 🧼 处理缺失值:对于缺失的数据,可以选择删除、填充或插值等方法。 处理异常值:通过箱线图、Z-score等方法识别并处理异常值。 数据标准化与归一化 📐 标准化:将数据转换为均值为0,标准差为1的分布。 归一化:将数据映射到或的区间。 数据编码 🔢 类别型变量编码: 独热编码(One-Hot Encoding):将...
数据预处理的主要方法包括数据清洗、数据标准化、数据归一化、类别编码、特征选择、特征缩放、特征构造、降维、数据增强和数据平衡。数据预处理的
百度试题 题目简述数据预处理的内容。相关知识点: 试题来源: 解析 数据审核(完整性和准确性;适用性和实效性),数据筛选和数据排序。反馈 收藏
数据预处理是数据分析或数据挖掘过程中的一个重要环节,它主要包括以下几个方面的内容: 数据清洗:这是数据预处理的首要任务,主要是处理数据中的缺失值、异常值、重复值等问题。比如,对于缺失值,我们可以选择填充(如用均值、中位数等填充)、删除或插值等方法进行处理;对于异常值,我们需要判断其是否为真正的错误数据,...
常见的数据预处理操作包括以下几个方面: 1.数据清洗:去除重复数据、处理缺失值和异常值等,保证数据的质量和完整性。 2.数据转换:对数据进行归一化、标准化、离散化等操作,使得不同类型的数据具有可比性,并且符合算法的要求。 3.特征选择与提取:根据业务需求和特征分析结果,选择有效的特征并进行特征提取,以提高算法...
数据预处理的步骤包括: 1. 数据清洗:数据清洗是指对数据进行简单的检查,检查数据中是否有重复、缺失、错误等异常数据,并对其进行处理。 2. 数据抽样:数据抽样是指从记录数据中抽取一部分数据作为分析的数据,主要是为了减少分析时需要处理的数据量。 3. 数据转换:数据转换是指将数据转换成更适合进行分析的格式,如...
数据预处理方法包括()A、数据清理B、数据可视化C、数据变换D、数据归约搜索 题目 数据预处理方法包括() A、数据清理 B、数据可视化 C、数据变换 D、数据归约 答案 解析收藏 反馈 分享
数据预处理的常用流程为:去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 去除唯一属性 唯一属性通常是一些id属性,这些属性并不能刻画样本自身的分布规律,所以简单地删除这些属性即可。 处理缺失值 缺失值处理的三种方法:直接使用含有缺失值的特征;删除含有缺失值的特征(该方法在包含缺失...